1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 121 — інженерія програмного забезпечення
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44480
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorМудрик, Іван Ярославович-
dc.contributor.authorРедчук, Олександр Ігорович-
dc.contributor.authorRedchuk, Oleksandr-
dc.date.accessioned2024-02-06T20:25:37Z-
dc.date.available2024-02-06T20:25:37Z-
dc.date.issued2023-12-
dc.date.submitted2023-12-
dc.identifier.citationРедчук О. І. Дослідження здатності штучного інтелекту до розпізнавання жестової мови : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „121 — інженерія програмного забезпечення“ / О. І. Редчук. — Тернопіль: ТНТУ, 2023. — 71 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44480-
dc.description.abstractМетою кваліфікаційної роботи є розробка та навчання моделі штучного інтелекту, що зможе розпізнавати знаки жестової мови. В роботі було проведено аналіз предметної області та визначено основні етапи для розробки моделі машинного навчання, обґрунтовано вибір технологій, описано процеси та принципи роботи нейронних мереж та продемонстровано наявні результати роботи навченої моделі.uk_UA
dc.description.abstractThe purpose of the qualification work is to develop and train an artificial intelligence model that can recognize sign language signs. The work analyzes the subject area and identifies the main stages for developing a machine learning model, justifies the choice of technologies, describes the processes and principles of neural networks, and demonstrates the existing results of the trained model.uk_UA
dc.description.tableofcontentsЗМІСТ АНОТАЦІЯ 4 SUMMARY 5 ЗМІСТ 6 ВСТУП 8 1 АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 10 1.1. Актуальність теми та аналіз найпопулярніших жестових мов 10 1.2. Технології розпізнавання жестів 12 1.3. Алгоритми машинного навчання в розпізнаванні жестів 14 1.3.1. Згорткові нейронні мережі (CNN) 14 1.3.2. Рекурентні нейронні мережі (RNN) 15 1.3.3. Метод опорних векторів (SVM) 16 1.3.4. Метод головних компонент (PCA) 17 1.3.5. Метод опорних точок (Landmark Detection) 18 1.3.6. Каскади класифікаторів від Адабуста 19 1.4. Підбір даних для навчання моделі ШІ 20 1.5. Обробка даних перед навчанням моделі ШІ 21 1.6. Постановка задачі 22 2 ПРОЕКТУВАННЯ ТА ОГЛЯД ТЕХНОЛОГІЙ 23 2.1. Аналіз предметної області 23 2.1.1. Значення та важливість розпізнавання жестів у комунікації 23 2.1.2. Перспективи використання штучного інтелекту для покращення розпізнавання жестів 24 2.2. Визначення вимог 25 2.3. Проектування програмної системи 26 2.3.1. Пошук акторів та варіантів використання 26 2.3.2. Огляд ключових варіантів використання 27 2.3.3. Обґрунтування вибору медотології RUP для виконання проекту 29 2.3.4. Методологія RUP для розробки моделі штучного навчання 30 2.3.5. Функціональна архітектура системи 31 2.4. Порівняльна характеристика TensorFlow та PyTorch 32 2.5. Допоміжні бібліотеки використані у кваліфікаційній роботі 34 2.5.1. Опис та основні переваги використання бібліотеки OpenCV 34 2.5.2. Опис та основні переваги використання бібліотеки Numpy 34 2.5.3. Опис та основні переваги використання бібліотеки Mediapipe 35 2.6. Основні переваги, сфери застосування та механізми роботи глибокого навчання 36 2.6.1. Як глибоке навчання досягає вражаючих результатів 36 2.6.2. Приклади глибокого навчання в роботі 37 2.6.3. Основний механізм роботи глибокого навчання 38 2.6.4. Різниця між машинним та глибоким навчанням 40 2.6.5. Вибір між машинним та глибоким навчанням 42 3 РЕЗУЛЬТАТИ РОЗРОБКИ ТА ТЕСТУВАННЯ МОДЕЛІ 43 3.1. Розподіл даних та навчання моделі 43 3.2. Тестування моделі у режимі реального часу 47 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 50 4.1. Охорона праці 50 4.2. Безпека в надзвичайних ситуаціях 54 ВИСНОВКИ 59 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 60 ДОДАТКИ 62 ДОДАТОК A 63 ДОДАТОК Б 66 ДОДАТОК В 71uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subject121uk_UA
dc.subjectінженерія програмного забезпеченняuk_UA
dc.subjectsign languageuk_UA
dc.subjectartificial intelligenceuk_UA
dc.subjectgesture recognitionuk_UA
dc.subjectneural networkuk_UA
dc.subjectdeep learninguk_UA
dc.subjectTensorFlowuk_UA
dc.subjectPythonuk_UA
dc.titleДослідження здатності штучного інтелекту до розпізнавання жестової мовиuk_UA
dc.title.alternativeStudy of the ability of artificial intelligence to recognize sign languageuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Рудак Олександр Ігорович, 2023uk_UA
dc.contributor.committeeMemberТиш, Євгенія Володимирівна-
dc.coverage.placenameТернопільuk_UA
dc.format.pages71-
dc.subject.udc004.9uk_UA
dc.relation.references1. Жестова мова – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%96%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0_%D0%BC%D0%BE%D0%B2%D0%B0uk_UA
dc.relation.references2. Факти про мову жестів – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://proit.org.ua/naipopuliarnishi-bibliotieki-shi-ta-mashinnogho-navchannia-python/uk_UA
dc.relation.references3. What is American sign language? – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.nidcd.nih.gov/health/american-sign-languageuk_UA
dc.relation.references4. Найпопулярніші бібліотеки ШІ та машинного навчання Python – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://proit.org.ua/naipopuliarnishi-bibliotieki-shi-ta-mashinnogho-navchannia-python/uk_UA
dc.relation.references5. Що таке глибоке навчання? – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.unite.ai/uk/uk_UA
dc.relation.references6. Нейронні мережі та глибоке навчання – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://evergreens.com.ua/ua/articles/neural-network.htmluk_UA
dc.relation.references7. Types of Neural Networks and Definition of Neural Network – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.mygreatlearning.com/blog/types-of-neural-networks/uk_UA
dc.relation.references8. Gesture Recognition in Deep Learning: A Leap into the Future – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://medium.com/@evertongomede/gesture-recognition-in-deep-learning-a-leap-into-the-future-46f2d40b659buk_UA
dc.relation.references9. Sign language recognition using the fusion of image and hand landmarks through multi-headed convolutional neural network – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.nature.com/articles/s41598-023-43852-xuk_UA
dc.relation.references10. Tensorflow – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.tensorflow.org/uk_UA
dc.relation.references11. Python – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.python.org/uk_UA
dc.relation.references12. ДСанПІН 3.3.2.007-98 [Електронний ресурс]. – 1998. – Режим доступу до ресурсу: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0007282-98#Text.uk_UA
dc.relation.references13. Мюллер А., Гвідо С. Введення в машинне навчання за допомогою Python. 480 с.uk_UA
dc.relation.references14. Жидецький В.Ц. Охорона праці користувачів комп’ютерів. – Львів: Афіша, 2000.– 176с.uk_UA
dc.relation.references15. Методичні вказівки до виконання атестаційної роботи магістра за спеціальністю 121 – Інженерія програмного забезпечення (Освітньо-професійна програма - «Програмне забезпечення систем», Освітньо-наукова програма - «Інженерія програмного забезпечення») для студентів усіх форм навчання / Упор.: М.Р. Петрик, Д.М. Михалик, О.Ю. Петрик, Г.Б. Цуприк - Тернопіль: ТНТУ, 2020- 51с.uk_UA
dc.relation.references16. І.Я. Мудрик, Способи комп’ютеризованого збору та аналізу параметрів анормальних неврологічних рухів. Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції „Фундаментальні та прикладні проблеми сучасних технологій“ ТНТУ ім.І.Пулюя. 2018/5/22, 221-222.uk_UA
dc.relation.references17. «БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ» / В.С. Стручок –Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., –156 с.uk_UA
dc.relation.references18. Навчальний посібник «ТЕХНОЕКОЛОГІЯ ТА ЦИВІЛЬНА БЕЗПЕКА. ЧАСТИНА «ЦИВІЛЬНА БЕЗПЕКА»» / автор-укладач В.С. Стручок– Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., – 156 с.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Appears in Collections:121 — інженерія програмного забезпечення

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
dyplom_Redchuk_O_2023.pdf1,31 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools